【実証実験あり】RPA×生成AIで飲食店の業務を自動化！人手不足解消・ミス削減の最前線とは？
- 兎澤直樹
- 8月15日
- 読了時間: 3分
更新日：9月5日
1. はじめに：飲食業界が抱える深刻な課題とは
慢性的な人手不足、スタッフの高い離職率、営業時間外の煩雑な事務作業……。これらは多くの飲食店が直面している課題です。
さらに、SNS運用やレビュー対応といったマーケティング的業務も現場任せになっていることが多く、「忙しい中でどうにかこなしている」状態が常態化しています。
こうした背景の中、いま注目されているのが「RP」と「生成AI（ChatGPTなど）」を活用した業務自動化です。本記事では、飲食店のリアルな現場に寄り添いながら、これらの技術をどう活かせるかを実証実験とともにご紹介します。
2. RPAと生成AIの基本と、飲食業への適用可能性
RPAとは、パソコン上で行っている定型業務（Excel入力、メール送信、Web操作など）を自動化するツールです。たとえば「売上データを日報に転記して送信」するような作業は、RPAに任せれば人の手を介さずに実行できます。
生成AIとは、ChatGPTのように自然言語を理解し、文章を生成できるAIです。近年は日本語の精度も飛躍的に向上しており、マニュアル作成やクレーム対応メールの下書き、求人票の作成まで可能です。
これらを組み合わせることで、飲食業におけるさまざまな“非接客業務”を大幅に削減できます。
3. 飲食業の現場で使える自動化アイデア10選
以下は、飲食店で実際に導入され始めている、または導入可能な自動化例です。
業務内容 |
注文内容のメール → 売上表へ転記 |
メニューの説明文作成 |
クレーム対応の下書き作成 |
勤怠記録ミスの検出 |
在庫不足の検出と発注書作成 |
求人票の自動作成・SNS投稿 |
シフト調整案の提示 |
アレルゲン表示の自動補完 |
SNS投稿文の下書き |
営業後日報の自動作成 |
4. 実証実験：在庫情報から発注メールを自動作成してみた
🔍 シナリオ概要
Excelに記録された当日の在庫情報（例：食材の在庫数）
基準値より在庫が少ない食材を検出
発注先ごとに必要な食材をまとめて、
ChatGPTに「発注メールの下書き」を自動生成させ、
RPAでメールを自動送信
🛠 使用ツール
MICHIRU RPA
ChatGPT
📋 実装フロー
ExcelファイルをRPAで読み取り
在庫が基準値未満の食材を抽出
発注先ごとに分類
ChatGPTにプロンプト送信
例：「下記の食材を、以下の形式で発注メールにして下さい」
戻ってきた文章をメールに貼り付けて送信
✅ 実行結果
項目 | 手動作業 | 自動化後 |
所要時間 | 約20分 | 約3分 |
誤送信リスク | 中（コピペミス） | 低（自動生成＋送信） |
メール文の質 | 担当者による差が大きい | 一貫性がある文面に統一 |
5. 導入前に知っておくべき3つの注意点
AIの出力チェックは必要
生成AIは時折事実と異なる文を出力するため、人間の目によるチェックは当面不可欠。
導入効果の試算と“スモールスタート”が鍵
一気に全業務を自動化するのではなく、まずは一つの業務に絞って導入効果を見極めるのが重要です。
現場スタッフの理解・定着が成功の鍵
「自分たちの作業が奪われる」という不安感を解消し、むしろ“業務が楽になる”という意識改革が必要です。
6. まとめ：飲食業の未来を変えるのは“現場視点の自動化”
RPAと生成AIは、単なる「IT技術」ではありません。人手不足・業務過多という現場の課題を“仕組みで解決する武器”です。
まずは「発注メール作成」「日報作成」など負担の大きい一業務から導入し、徐々に拡大していくことが成功の鍵。
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